Главный по ИИ

Что нужно знать техлиду при запуске проектов на основе искусственного интеллекта

Информационные технологии проникли во все отрасли: помогают в производстве товаров и услуг, способствуют продажам и созданию лучшего клиентского опыта. Поэтому техническое лидерство играет важную роль в успехе любого бизнеса. Какие функции выполняет техлид в проектах с искусственным интеллектом и как формируются технические команды, читателям RSpectr рассказывает основатель проекта Topspace, разработчик сервисов «Яндекса» и собственных ИТ-проектов Егор Копылов.

ТРЕБОВАНИЯ К РАЗРАБОТЧИКАМ

Искусственный интеллект (ИИ) получил широкое распространение в образовании, финансах, здравоохранении, логистике, продажах и других направлениях экономики. Согласно прогнозу McKinsey, применение решений на основе ИИ может ежегодно приносить мировой экономике 2,6–4,4 трлн долларов.

Функционал специалистов разных уровней в сфере ИИ различается

Джуны, как правило, участвуют в подготовке данных для обучения нейромодели. Они, например, создают код для фильтрации «плохих» данных. Могут написать код для генерации синтетических данных, на которых в дальнейшем будет строиться модель. Инженеры уровней мидл и cеньор обычно занимаются обучением модели.

В ИИ-индустрии требования к разработчикам практически стандартные, поскольку 90% системы – это все еще классический инжиниринг. Оставшиеся 10% требований к data scientist и узкоспециализированным профессионалам – это гибкость, насмотренность и скорость.

Специалист должен быть глубоко погружен в ИИ-индустрию, чтобы оперативно отслеживать изменения

Например, какие модели выходят на рынок, какие задачи они решают, какие пробивают метрики.

Помимо этого, сотрудник должен обладать базовыми знаниями: как готовить классические модели машинного обучения и работать с основной архитектурой, которая сегодня используется для тренировки ИИ-моделей.

НАВЫКИ ТЕХЛИДЕРА

Эффективный технический лидер – это узкопрофильный специалист. Безусловно, он должен обладать универсальными знаниями о принципах работы операционной системы, компьютерных сетей, существующих протоколов и уровнях взаимодействия в них. Но при разработке ИИ-технологий нужна довольно специфическая экспертиза.

С развитием нейросетей функции техлида углубились

Чтобы объединять команду и курировать техническую часть AI-проектов, он должен разбираться в математических моделях, разрабатывать модели машинного обучения, работать с фреймворками и библиотеками, а также решать задачи по компьютерному зрению.

Однако, если человек долгое время работал, например, в криптосфере, он вполне может за полгода-год добрать специфику в ИИ-технологиях и переключиться на это направление.

ИТ – это довольно гибкий сегмент рынка, где порог вхождения между специфическими отраслями не так уж высок.

В ИТ-сфере как в медицине: не существует универсального врача от всех болезней

Есть терапевт, но он, как правило, направляет пациента к более узкому специалисту. Условный «терапевт» не подойдет для позиции технического лидера, поскольку он не обладает экспертными знаниями в определенной области разработки.

РАБОТА С КОМАНДОЙ

Как верхнеуровневый начальник, техлид управляет руководителями групп, которые в свою очередь взаимодействуют с разработчиками и выполняют менеджерские функции.

Помимо технических знаний, техлид должен обладать управленческими навыками – уметь работать с командой, вдохновлять и мотивировать разработчиков.

Поделюсь несколькими лайфхаками, освоенными еще за время работы в «Яндексе».

Нужно регулярно проводить one-to-one – хотя бы раз в неделю общаться с каждым разработчиком

Что ему хорошо удается, что не получается, какие возникают проблемы и чем руководитель может помочь – эти вопросы необходимо обсуждать постоянно.

В индивидуальном подходе большую роль играет техлид, который хорошо понимает каждого члена своей команды, отслеживает, кто сейчас на подъеме сил, а кто устал и ему пора в отпуск. Такой подход позволяет предупреждать и бороться с выгоранием. Не стоит стремиться к тому, чтобы каждый член команды был 100% времени на пике своей формы. Это как раз приводит к стрессам и истощению сил.

Важно понимать, что у человека есть определенные этапы жизни.

В один период все совпадает: интересные задачи, интересный проект, относительное благополучие

Это позволяет погружаться с головой в работу и выдавать 200% результата.

Но бывают периоды, когда человек устал, у него какие-то неприятности в жизни или банально ему не интересен предложенный проект.

Личные проблемы сотрудников руководитель, конечно, не решит, но может оказать человеку посильную поддержку. Например, найти более подходящую для его внутреннего состояния задачу. Если это невозможно сделать сейчас, то пообещать, что в скором времени переключите сотрудника на другой проект. Человек, зная это, будет настроен на работу более позитивно, а бизнес не потеряет ценного сотрудника по причине выгорания или увольнения.

ПОДБОР СПЕЦИАЛИСТОВ

Искусственный интеллект – сфера относительно новая, поэтому найти специалиста этого профиля на рынке бывает непросто. По каким качествам нужно отбирать людей в команду разработчиков?

• Необходимы навыки решения задач с искусственным интеллектом. На этапе собеседования определяется технический уровень кандидата.
• Стрессоустойчивость и заинтересованность соискателя именно в вашем проекте. Тут оценивается мотивация потенциального сотрудника.

Сейчас на ИТ-рынке сложилась неоднозначная ситуация, когда специалистов много, но им не интересна сфера искусственного интеллекта как таковая – просто привлекает возможность заработать больше денег. С прагматичной точки зрения такого специалиста можно нанять, если он действительно способен закрывать задачи вашего бизнеса. Но этот кандидат всегда проиграет по сравнению с человеком, заинтересованным в вашем ИТ-продукте. Ведь как только рынок ему предложит более выгодные условия, он покинет вашу компанию.

При отборе кандидатов нужно иметь в виду, что

обучать людей работе с ИИ-технологиями – это запредельно дорого и неэффективно для ИТ-компании

Особенно если речь идет о стартапах. Специалистам нужно обладать знаниями здесь и сейчас. Ведь ИИ – это индустрия, где изменения происходят стремительно, и их нужно ежедневно отслеживать и внедрять. Поэтому нанимать и учить стажера-джуна в этой сфере просто нереально – можно только делиться знаниями в процессе работы.

Большим преимуществом кандидата на этапе собеседования будет его навык использования Pilot от GitHub

Это гарантирует существенный рост производительности. То есть разработчик физически открывает IDM (редактор кода), пишет начало кода, и IDM дает ему подсказки. Эта функция также учитывает стандартные ошибки при написании кода регистрации пользователей. Суть в том, что искусственный интеллект уже видел миллион подобных решенных задач, у него все остается в памяти, и он проводит стандартные проверки.

Поэтому люди, которые умеют использовать ИИ-помощники, обладают безусловным преимуществом

Они сразу сокращают одну из итераций проекта – разработки и тестирования ПО.

Соответственно, происходит более быстрый процесс тестирования для маркета. В работе с ИИ-технологиями время – это решающий фактор. От того, насколько быстро ИТ-компания может внедрить ту или иную фичу в продакшн, зависит ее продвижение на рынке.

Скорость и профессионализм техлида в этом смысле играют решающую роль. Если он внимателен к происходящим в отрасли событиям, обладает глубокими знаниями и навыками в области искусственного интеллекта, то сможет курировать и вдохновлять разработчиков на реализацию новых проектов.